基于單目視覺(jué)的車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,人們對(duì)汽車(chē)的需求量不斷攀升,交通事故的發(fā)生率也隨之快速增長(zhǎng),安全駕駛也成為了社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。在所有的交通事故中,因駕駛員注意力不集中而造成的車(chē)道偏離事故所占比例高達(dá)37.4%。因此,如何減少因車(chē)輛偏離而導(dǎo)致的交通事故的發(fā)生率,成為當(dāng)今社會(huì)的重大挑戰(zhàn)。調(diào)查表明,如果能夠提前0.5秒預(yù)警,交通事故的發(fā)生率將會(huì)降低60%。車(chē)道偏離預(yù)警技術(shù)是解決這一問(wèn)題的有效解決方案。
  目前已經(jīng)商業(yè)化的車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)都是基于

2、單目視覺(jué)的。車(chē)道檢測(cè)及車(chē)道偏離預(yù)警是此類(lèi)系統(tǒng)的兩個(gè)核心算法?,F(xiàn)有的用于結(jié)構(gòu)化道路的車(chē)道檢測(cè)算法可歸納為基于邊緣特征和基于模型兩種算法。其中,基于邊緣特征的算法計(jì)算速度快,但其對(duì)于天氣變化、路面文字和方向箭頭等干擾因素較敏感,抗干擾能力差;基于模型的算法對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性較好,但其算法繁冗復(fù)雜?,F(xiàn)有的車(chē)道偏離預(yù)警算法可歸納為僅基于圖像信息和基于圖像信息與道路模型相結(jié)合的兩種算法。其中,僅基于圖像信息的算法準(zhǔn)確度較低;基于圖像信息與車(chē)道模型

3、相結(jié)合的算法具有較高準(zhǔn)確性,但其對(duì)于相機(jī)參數(shù)和車(chē)輛系統(tǒng)的依賴(lài)性較強(qiáng),不易實(shí)現(xiàn)大眾化。
  基于以上分析,本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
 ?。?)針對(duì)現(xiàn)有車(chē)道檢測(cè)算法抗干擾能力差或繁冗復(fù)雜的問(wèn)題,本文提出基于連通分量和循環(huán) Hough變換的道路環(huán)境自適應(yīng)直車(chē)道檢測(cè)算法。首先,根據(jù)圖像中路面文字、方向箭頭等干擾圖標(biāo)邊界連通的特點(diǎn),提出基于連通分量的干擾消去算法,增強(qiáng)對(duì)路面圖標(biāo)和遮擋物的抗干擾能力。其次,因道路環(huán)境的變化,不同時(shí)刻的道路

4、圖像具有不同的最適Hough變換閾值,克服了傳統(tǒng)固定閾值Hough變換適應(yīng)性差的缺點(diǎn),本文提出能實(shí)時(shí)調(diào)整閾值的循環(huán) Hough變換算法,提高對(duì)環(huán)境變化的自適應(yīng)性。最后,對(duì)真實(shí)道路視頻處理的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本算法具有較好的抗干擾性和對(duì)道路環(huán)境變化自適應(yīng)性與實(shí)時(shí)性。
  (2)針對(duì)基于圖像信息與道路模型相結(jié)合的車(chē)道偏離預(yù)警算法對(duì)相機(jī)參數(shù)和車(chē)輛系統(tǒng)的依賴(lài)性較強(qiáng)的問(wèn)題,本文提出不依賴(lài)相機(jī)參數(shù)和車(chē)輛系統(tǒng)的基于 CCP和灰色預(yù)測(cè)的車(chē)道偏離預(yù)警算

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